前不久，马斯克和马云的对话引起了广泛讨论，我也有幸亲临WAIC 2019现场。参观一圈后，我发现大多数公司的技术展示依然是熟悉的“老面孔”，但也有不少新颖的内容，比如滴滴出行的自动驾驶展示和地平线推出的国内首款车规级AI芯片。

整体来看，现场的技术展示大多仍处于探索阶段，尽管目标明确，但具体的应用前景还不明朗。那些最终惠及消费者的创新技术，通常首先会在生产端得到广泛应用。这意味着技术先在生产环节普及，间接影响消费者，直到技术成熟后，才会直接面向终端用户。

以汽车和人工智能技术为例，汽车制造商利用人工智能降低成本、改进生产工艺，从而让消费者享受到更便宜、更高质量的汽车。最终，普通消费者才会享受到自动驾驶等先进技术带来的便利。

然而，在这一过程中，不仅工人会因自动化生产而失业，许多工程师也会受到影响。过去几年里，高机械化的工厂已经减少了生产线上的工人数量，未来更多的AI应用将进一步压缩工程师的就业空间。例如，汽车制造中的高精度机械臂和视觉系统已经逐渐取代传统的人工操作。

质量工艺

现在，各大汽车制造商的制造工艺不断提升，这背后并不是工匠精神的作用，而是人工智能的力量。高精度的机械臂和质量控制软件已经在汽车工厂中广泛应用。未来，甚至可能出现能替代质量工程师的人工智能系统。

例如，ABB、阿里巴巴和亚马逊等公司展示了他们在图像识别领域的研究进展，利用AI提升工业生产的精度。通过计算机视觉技术，AI可以在焊接后检测车身缺陷，并自动计算误差值，然后反馈给机械臂进行修正。这种精度远超人工操作，大大提高了生产效率。

此外，AI还能通过声音识别技术检测车辆故障，提高研发和生产阶段的工作效率。这些技术不仅让生产线工人面临失业风险，也威胁到质量工艺工程师和试车员的岗位。

工人培训

长期以来，人类在人工智能的应用中主要扮演教师角色。然而，近年来，人工智能凭借其卓越的计算能力和零失误的特性，开始在多个领域担任教师角色，如体育竞技和赛车。随着增强现实和虚拟现实技术的发展，人工智能在工业培训中的作用日益显著。

在WAIC 2019上，微软展示了即将上市的HoloLens 2增强现实头盔，主要用于工人培训。现场演示了某汽车制造商利用HoloLens 2快速培训工人掌握操作流程的过程。此前，大众也曾宣布将引入HTC Vive头显用于员工培训。这些工具不仅能提高工人熟悉业务的速度，还能使操作更加规范，提高工艺水平。

当然，人工智能和虚拟现实的应用不仅限于员工培训。一些研发中心已经开始研究VR数字评审，以取代传统的油泥模型。随着数字汽车模型技术的进步，其完全替代油泥模型甚至风洞试验的可能性很大。这将导致油泥模型设计师和风洞工程师的岗位受到冲击。

汽车行业只是人工智能改变就业的一个缩影。许多行业都在面临AI与人类竞争的局面。越来越多的人意识到，多年的学习成果可能不如一块小小的AI芯片。然而，人工智能的发展趋势通常是先应用于生产环节，再逐步影响消费者。这意味着，人们可能会先失去工作，然后才能享受到AI带来的便利。

面对这样的变化，我们应该如何应对？马云曾鼓励大家积极拥抱人工智能，但他并未提到，人工智能可能不会“拥抱”那些沦为社会寄生虫的人。以AlphaGo的出现为标志，全球人工智能从石器时代进入青铜时代。尽管如此，我还是认为应该支持人工智能的发展，毕竟，成为AI的寄生虫也未必是一件坏事。